考虑时序特性和环境效益的多目标多类型分布式电源规划.pdf

第４４卷第１９期２０１６年ｌ０月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶｌ０１．４４ＮＯ．１９Ｏｃｔ．１．２０１６Ｄ０Ｉ：１０．７６６７／ＰＳＰＣ１５１８１９考虑时序特性和环境效益的多目标多类型分布式电源规划马麟，刘建鹏（中国能源建设集团天津电力设计院有限公司，天津３００４００）摘要：通过分析多种类型分布式电源并网所带来的投资及收益情况，提出了一种多类型分布式电源的选址定容规划方法。该方法考虑了负荷与分布式电源出力的时序特性以及分布式电源的环境效益，在对日负荷序列和分布式电源日出力序列进行归类的基础上求取了典型日负荷序列和单位容量分布式电源的典型日出力序列。以分布式电源的位置、容量和类型为优化变量建立了数学规划模型并采用改进自适应遗传算法对模型进行求解。实际算例验证了所提出的方法及模型的可行性和有效性。关键词：时序特性；环境效益；多类型分布式电源；选址定容；典型日负荷序列；典型日出力序列Ｍｕｌｔｉ－－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｍｕｌｔｉ－－ｔｙｐｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｉｍｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｂｅｎｅｆｉｔｓＭＡＬｉｎ．ＬＩＵＪｉａｎｐｅｎｇ（ＣｈｉｎａＥｎｅｒｇｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｒｏｕｐＴｉａｎｊｉｎＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｔｉａｎｊｉｎ３００４００，Ｃｈｉｎａ）—Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｐｌａｎｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｌｏｃａｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇｏｆｍｕｌｔｉｔｙｐｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔａ—ｎｄｉｎｃｏｍｅｂｒｏｕｇｈｔｂｙｍａｎｙｔｙｐｅｓｏｆｇｒｉｄｃｏｎｎｅｃｔｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｔｉｍｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｌｏａｄａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｕｔｐｕｔａｎｄｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｂｅｎｅｆｉｔｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｄａｉｌｙｌｏａｄｓｅｑｕｅｎｃｅａｎｄｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｄａｉｌｙｏｕｔｐｕｔｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｅｒｃａｐａｃｉｔｙａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｉｌｙｌｏａｄｓｅｑｕｅｎｃｅａｎｄｄａｉｌｙｏｕｔｐｕｔｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｐｌａｎｎｉｎｇｍｏｄｅｌｗｉｔｈｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎ，ｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｔｙｐｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｓｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｖａｒｉａｂｌｅｓｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｍｏｄｅ１．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｐｒａｃｔｉｃａｌｅｘａｍｐｌｅｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｎｄｍｏｄｅ１．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｉｍｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｂｅｎｅｆｉｔｓ；ｍｕｌｔｉ－ｔｙｐｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｌｏｃａｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇ；ｔｙｐｉｃａｌｄａｉｌｙｌｏａｄｓｅｑｕｅｎｃｅ；ｔｙｐｉｃａｌｄａｉｌｙｏｕｔｐｕｔｓｅｑｕｅｎｃｅ０引言能源危机和环境污染的日益严重推动了分布式发电技术的迅速发展。据文献报道，２０１０年之前全球累计新增发电容量的２５％～３０％为分布式发电［１－２１。由于分布式电源的出力一般具有随机性和问歇性的特点，它们的大量接入会给配电网带来一系列的影响ｌ３一ｌ，因此实际电网一般同时接入多种类型的分布式电源进行互补发电以弥补各自独立发电的不足［６－８］，这便涉及到多类型分布式电源的选址定容规划问题。要准确地描述这一问题，就必须在规划模型中考虑分布式电源出力的时序特性，只有这样才能真实反映配电网的各项经济技术指标以实现资源的优化配置。分布式电源通常是指功率为数千瓦至５０Ｍｗ的小型模块式、分布在负荷附近、与环境兼容的独…立电源。。，这一新型能源因具有灵活、高效、环保等多项优点而日益成为传统电网的重要补充，并…终将代替一些效率低下、污染严重的传统发电方式Ｊ。然而分布式电源的环境价值至今未能得到很好的体现，主要原因是我国发电公司的发电成本并未将环境成本考虑在内，这样一来，常规燃煤电厂发展迅速而清洁可再生能源的开发利用受到了限制ｌＪ。因此，分布式电源的规划问题不可避免地要考虑环境效益，这样才能更加客观地评价分布式电源的价值，从而使规划结果更加接近于实际。目前，有关分布式电源规划的文献正朝着考虑多因素、多目标的方向发展。文献［１３］所建立的模马麟，等考虑时序特性和环境效益的多目标多类型分布式电源规划一３３一型考虑了购电成本、缺电成本、损耗成本以及延缓网络更新成本等因素。文献［１４１考虑了负荷及分布式电源出力的时序特性，在分析多场景的基础上建立了包含电能损耗和可靠性的多目标优化模型。文献［１５］通过计算等效微增率确定分布式电源的最优安装位置，建立了有功损耗、电压改善程度和环境改善程度等３个目标函数。文献［１６］考虑了时序特性并以分布式电源投资费用、燃料费用、网络损耗费用和环境赔偿费用最小为目标函数，建立了微网分布式电源选址定容的规划模型。但是模型对分布式电源的经济效益分析和环境效益分析尚不够全面，且单目标优化方式不利于重点考察某一项或者几项指标对分布式电源规划的影响，因此具有一定的局限性。本文在考虑负荷及分布式电源出力的时序特性的基础上，结合传统火电厂的发电成本，通过综合分析分布式电源并网的净收益项目与净投资项目，从降损、延迟线路升级、环保、节燃、电能交易与补贴以及分布式电源的固定投资与维护等６个方面出发，建立了分布式电源选址、择类、定容的多目标优化模型，并采用改进自适应遗传算法对实际系统算例进行分析来验证所提算法和模型的可行性和有效性。１原始数据的预处理１．１负荷及分布式电源出力的时序特性分析负荷的时序特性主要与气象因素和日期类型有关Ｌ１７－１８］。气象因素包括温度、湿度和降水等，它们对负荷时序特性的影响一般会随着季节的变化而变化。日期类型可分为工作日、双休日和节假日等，对于工作日和双休日，负荷变化一般具有周期性；而对于国家法定节假日如元旦、春节、五一等，负荷一般会呈现出与工作日和双休日明显不同的变化规律［１９－２０］。分布式电源一般按照所消耗的能源是否可再生而分为两类Ｌ２：利用可再生能源的分布式电源和利用不可再生能源的分布式电源。前者以风电和光伏最为典型，其出力的时序特性主要受季节类型的影响；后者的出力一股具有可控性，鉴于此，它们经常被调度用作前者的补充以保证电网运行的稳定性。１．２配电网日负荷序列分类由前文分析可知，同一季节下的负荷及分布式电源出力一般具有一定的相似性。鉴于此，为简化计算，可先对配电网全年的日负荷序列进行分类，然后以此为基础求得各负荷点负荷及各类型分布式电源出力的典型日变化序列。具体分类方法为：首先根据季节类型的不同将配电网的日负荷序列划分为春、夏、秋、冬四个大类，然后针对每个大类，采用系统聚类法将配电网的日负荷序列分为若干个小类，小类的个数可根据聚类谱系图及经验确定，各负荷点的日负荷序列及各类型分布式电源的日出力序列则按照每个小类所对应的日期进行划分。配电网日负荷序列的分类方法如图１所示。图１配电网日负荷序列的分类示意图Ｆｉｇ．１Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｉｌｙｌｏａｄｓｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ１．３典型日负荷序列计算将一定条数的日负荷序列进行平均化即可得到典型日负荷序列。１＝÷…（ｆ＝１，２，，）（１）ｆｔＩｊ＝ｌ式中：为典型日负荷序列上的第ｉ个数据点；ｌ为日负荷序列的总条数；为第条日负荷序列上的第ｆ个数据点；ｍ为日负荷序列上数据点的总个数。１．４单位容量分布式电源典型日出力序列计算将一定条数的分布式电源日出力序列进行平均化、单位化即可得到单位容量分布式电源典型日出力序列。１÷ｆ（ｆ＝１２一，）（２）‘ｄｊ＝ｌ式中：Ｈ为典型日出力序列上的第ｉ个数据点；Ｓ为分布式电源的容量；为日出力序列的总条数；为第，条日出力序列上的第ｆ个数据点；为日出力序列上数据点的总个数。２多目标多类型分布式电源的规划模型２．１目标函数本文的目标函数由并网分布式电源所带来的净收益项目与净投资项目构成，主要致力于使分布式电源的净收益最大并衡量净收益额的大小，而非简单地使某些指标（如网损、成本等）最小。这样不仅有利于定量描述分布式电源并网所产生的经济效益，而且有利于重点考察某一项或者几项指标对分布式电源规划的影响，从而使不同的利益集团能够电力系统保护与控制根据自己所关心的指标对分布式电源的规划方案进行决策。涉及到的净收益项目有降损、延迟线路升级、环保、节燃、电能交易与补贴等，净投资项目为分布式电源的固定投资与维护。１）降损。。＝∑∑∑ｔｉ（乇一（３）式中：ＣＩＪ。。为分布式电源的全年累计降损收益；ｃⅣ为损耗电价；ｓ为典型日负荷序列的条数；为第ｋ条典型日负荷序列所包含的日负荷序列的条数；Ⅳｒ为典型日负荷序列所划分的时段数；ｔｉ为第ｉ个Ⅳ时段的持续时间；Ｌ为配网中支路的总条数；和，分别为接入分布式电源前后第ｋ条典型日负荷序列、第ｉ个时段、第，条支路上的电流；，为第，条支路的电阻。２）延迟线路升级。＝善ｅｉｃ一等㈣式中：Ｊ。为分布式电源每年因延迟线路升级而产生的收益；ｅ为０．１变量，０表示第ｉ条线路未被选中，１表示被选中；、ｒｄ十、ｆ１＋）一１为第ｉ条线路的投资回收系数，ｒ为固定年利率，为不接入分布式电源的情况下第ｉ条线路从启用到升级所经过的年限，为接入分布式电源的情况下第ｉ条线路从启用到升级所经过的年限；ＣＩ为第ｉ条线路的固定投资。３）环保。一般来说，火力发电的污染物主要有ＳＯ２、ＮＯｘ、ＣＯ２、ＣＯ、ＴＳＰ、粉煤灰和炉渣等，分布式电源的开发利用能够有效地减少这些污染物的排放，从而在很大程度上提高环境质量。利用文献［２２１中的原始数据可以计算出火力发电和常见的分布式发电生产单位电能各类污染物所造成的环境价值成本，如表ｌ所示。表１各类污染物的环境价值成本Ｔａｂｌｅ１Ｃｏｓｔｓｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｖａｌｕｅｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｐｏｌｌｕｔａｎｔｓ发电方式ＳＯ２ＮＯｘＣＯ２ＣＯＴＳＰ粉煤灰炉渣火电４１．４７２３．０４２７．４２Ｏ．０９０．３２４７．５２１．０８风电０００００００光伏０００００００燃气轮机０．０１９．９２１７．６９００．１０００燃料电池０．０１７．７５１３．８２０Ｏ．０８００分布式电源的环保收益可以表示为ＮＵＮＰ∑∑ＣＥ＝（一）ａ＝ｌｉ＝１Ｎｓ＝∑ｄｋＺｔ，（５）（６）式中：Ⅳ为分布式电源每年的环保净收益；Ｄ为并网分布式电源的个数；Ｑｏ为第ａ个分布式电源的年发电量；Ｎｐ为污染物的类数；ＣＦＣＤＰ分别为火电厂、分布式电源第ｉ种污染物的环境价值成本；为第ａ个分布式电源在第ｋ条典型日负荷序列、第，个时段的有功功率。若仅从分布式电源所有者的利益出发，则分布式电源的所有者需向有关部门缴纳排污罚款，此时分布式电源的环境价值收益不在其所有者的收益范围之内，式（５）可重写为＝一∑∑ＤＰ（７）式中，为第ｉ种污染物的罚款标准。４节燃。—ＣＦ。＝Ｏ＿ｏ（ＧＣＤ）（８）式中：。为分布式电源每年的节燃净收益；为火电厂生产单位电能所消耗燃料的平均费用；ＣＤ为第ａ个分布式电源生产单位电能所消耗燃料的平均费用，若无需消耗燃料则此项为零。同样，若仅从分布式电源所有者的利益出发，则式（８）应重写为。＝一（９）５１电能交易与补贴。仅从分布式电源所有者的利益出发时，此项存在，不考虑集团之间的利益关系时，此项不存在。＝∑（ＣＢ＋ｔｉｃｓ＋Ｃｓ曲）（１０）＋＝１（１１）式中：Ｃｓｓｂ为分布式电源所有者每年获得的电能交易与补贴收益；ＣＲ为购电电价；Ｃｓｌ为售电电价；ｕｈ为补贴电价；倪、分别为购电电量和售电电量的比例系数。６１分布式电源的固定投资与维护。ＣＤ。＝ＮＤ（＋）（１２）马麟，等考虑时序特性和环境效益的多目标多类型分布式电源规划－３５一式中：ＣＤＧ为分布式电源折算到每年的固定投资与维护费用；为第个分布式电源的投资回收系数，，ｚＤ为第ｆ个分布式电源的经济使用年限；为第ｉ个分布式电源的固定投资；为第ｉ个分布式电源每年的维护费用。综合以上分析，本文的目标函数为ｍａＸｃ＝ＣＬ。ｓｓ＋ｃＵｐ＋ｖ＋ｆ１３、十Ｃｓ一。式中，各项指标的权重一般由分布式电源所有者根据自身需求取１或０。但若相对于量化分布式电源的净收益额，所有者更希望得到重点考虑某些指标影响的规划方案，此时各项指标的权重可由所有者根据经验取其他值。２．２约束条件本文的约束条件为尸Ｇ＋一＝Ｕｊ（ｃｏｓ￣ｊ＋ｓｉｎａｉ）（１４）ｊ＝ｌ＋一ｆ＝ＵｉＵｊ（ｓｉｎＯ￣ｊ一ｃｏｓ￣）（１５）ＵｉｕＰｏ“≤∑尸ｎｉ＝ｌ∑（１６）（１７）（１８）（１９）∈（２０）式中：ＰＧ、ＰＤ和尸Ｉ＿分别表示节点ｉ处发电机、分布式电源和负荷的有功功率；ＱＧ、ＱＤ和分别表示节点ｉ处发电机、分布式电源和负荷的无功功率；Ｇ，和Ｂ，分别表示支路的电导和电纳；，为节“点ｉ、，之间的功率角；Ｕｉ、、分别为节点ｉ处的电压及其上下限；、、分别为节点ｉ处允许接入分布式电源的有功功率及其上下限；“、分别为配电网中允许接入分布式电源有功功率的上下限；，２为配电网中负荷点的数目；Ｐ为节点ｉ处类型编号为ｋ的分布式电源的有功功率；“、分别为配电网中允许接入类型编号为ｋ的分布式电源有功功率的上下限；为节点ｉ处分布式电源的类型编号；Ｔｉ为节点ｉ处允许接入的分布式电源类型编号的集合。３模型的求解３．１改进自适应遗传算法的应用遗传算法是一种模拟生物进化的随机搜索优化算法，无需目标函数满足连续、可微等苛刻条件，已经被广泛应用于电力系统规划问题的研究中【２Ｊ。考虑到基本遗传算法存在收敛速度慢、稳定性差以及易造成早熟现象等问题，本文模型的求解采用改进自适应遗传算法，如下：１１染色体编码。为了便于分析，本文假设分布式电源均位于负荷节点上，算法中的染色体采用二进制编码，每个负荷点所对应的二进制位串由分布式电源的类型和容量两部分构成。具体形式为＝…｛，，，Ｔ．Ｓｎ）（２１）式中：为染色体；ＴｉＳｉ为负荷点ｉ处分布式电源的类型和容量，其中代表类型，代表容量。２１选择算子。采用最优保存策略，即将上一代种群中的若干最优个体直接复制到本代。数学上可“”以证明此举能够保证算法以概率１收敛至全局最优解【ＤＪ。３１交叉算子。采用改进自适应交叉算子，算法的交叉概率按式（２２）进行白适应调整。ｆＰＰ１：｛一ｃｌ－－１ｃ２ｆｍｒｖｅ）ｒ（２２）１。＜式中：Ｐ为调整后的交叉概率；ｆｍ为群体中最大的适应度；．。为每代群体的平均适应度；ｆｍ。为要交叉的两个个体中较大的适应度；交叉概率选择为Ｐｃ１＝０．９，Ｐｃ２＝０．４。４１变异算子。采用改进自适应变异算子，变异概率的白适应调整公式为ｆＰＰ：１一ｆｅｌ－－ｒｅ２）ｆｅＬｖｅ（２３）【＜ｆ￣ｖｅ式中：尸ｅ为调整后的变异概率；为要变异个体的适应度；变异概率选择为尸ｅ１－－０．１，Ｐｅ２＝０．００１。３．２一般步骤基于本文提出的方法，多类型分布式电源规划的一般步骤可概括如下：１）各负荷点日负荷序列及各类型分布式电源日出力序列分类。将各负荷点全年的日负荷序列及各类型分布式电源的日出力序列按照前文所述方法划分为个小类，记录每个小类所包含的天数。２）典型日负荷序列计算。针对日负荷序列的每一个小类，按照式（１）计算该小类的典型日负荷序一３６．电力系统保护与控制列。若用，？Ｌ表示配电网中负荷点的数目，则计算结束后得到典型日负荷序列的总条数为Ａｎ。３）单位容量分布式电源典型日出力序列计算。针对分布式电源日出力序列的每一个小类，按照式（２）计算单位容量分布式电源的典型日出力序列。如果用Ｂ表示待选分布式电源的类数，则计算结束后得到单位容量分布式电源典型日出力序列的总条数为ＡＢｎＬ。４）分布式电源典型日出力序列计算。针对个体中的每一个负荷点，按照分布式电源的类型和容量选择单位容量分布式电源的典型日出力序列并进行折算，即可得到各个负荷点处分布式电源的典型日出力序列。５）潮流计算。将分布式电源典型日出力序列与典型日负荷序列进行叠加然后进行潮流计算并判断参数是否越限，如果越限，则个体的适应度直接取０，否则就按适应度函数进行计算。６１结果分析。重复步骤４）和步骤５）直到遗传代数达到预先设定的最大值，则适应度最大的个体即为分布式电源规划模型的最优解，它指明了每个负荷点应该接入分布式电源的类型和容量。具体计算流程如图２所示。图２基于遗传算法的流程图Ｆｉｇ．２ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＧＡ４算例分析４．１测试系统概况本文取某城市１０ｋＶ中压配电网的一部分进行多类型分布式电源规划，该系统包含２６个节点、１３条支路以及１２台配电变压器，其结构如图３所示。图３测试系统结构Ｆｉｇ．３Ｔｅｓｔｓｙｓｔｅｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅ假设网络中所有的负荷节点均允许接入分布式电源，待选类型为风电（ＷｉｎｄＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ＷＧ）、光伏（ＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ＰＶ）、微型燃气轮机（ＭｉｃｒｏＧａｓＴｕｒｂｉｎｅ，ＭＴ）￣Ｍ燃料电池…（ＦｕｅｌＣｅｌｌ，ｖｃ），待选容量为ｌ０ｋｗ１，２，，１５），其他参数及取值见表２。表２算例中的参数及取值Ｔａｂｌｅ２Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｖａｌｕｅｓｉｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｅｘａｍｐｌｅ参数取值ＷＧ装机成本ＰＶ装机成本ＭＴ装机成本ＦＣ装机成本固定年利率负荷增长速率损耗电价购电电价售电电价补贴电价分布式电源功率因数分布式电源经济使用年限分布式电源的类型采用２位二进制编码，ｏ０表示ＷＧ，０ｌ表示ＰＶ，１０表示ＭＴ，１１表示ＦＣ，每个负荷点处接入分布式电源的容量采用４位二进制编码。为了达到互补的效果并保证系统运行的稳定性，本文限定每类分布式电源的最低接入容量为总接入容量的１０％，总接入容量不超过系统总负荷的１０％。一一一一一一一一衅●７３ｍＯ马麟，等考虑时序特性和环境效益的多目标多类型分布式电源规划－３７－４．２原始数据处理年所带来的最大净收益。利用本文的模型和算法得首先将配电网全年的日负荷序列分为春、夏、到的分布式电源优化方案如表５所示，各项子目标秋、冬４个大类，如表３所示。的计算值如表６所示。表３大类的划分方法Ｔａｂｌｅ３Ｄｉｖｉｓｉｏｎｍｅ￣ｏｄｏｆｌａｒｇｅｃｌａｓｓｅｓ然后用ＳＰＳＳ软件对每个大类的日负荷序列进行聚类。以第一大类为例，谱系图如图４所示，取定小类个数为４，则具体划分结果如表４所示。图４聚类谱系图Ｆｉｇ．４Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｐｅｄｉｇｒｅｅｃｈａｒｔ表４小类的划分结果１．ａｂｌｅ４Ｄｉｖｉｓｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆｓｍａｌｌｃｌａｓｓｅｓ小类编号涉及日期３／１，３／２，３／３，３／４，３／５，３／６，３／７，３／８，３／９，３／１０，１３／１１，３／１２，３／１３，３／１４，３／１５，３／１６，３／１７，３／１８，３／１９．３／２０３／２１，３／２２，３／２３，３／２４，３／２５，３／２６，３／２７，３／３０，３／３１，４／１３／２８，３／２９，４／２，４／３，４／４，４／５，４／６，４／７，４／８，４／９４／１１，４／１２，４／１３，４／１４，４／１５，４／１６，４／１７，４／１８，４／１９，４／２０，４／２１，４／２２，５／２１，５／２２，５／２３，５／２４，５／２５，５／２６，５／２７，５／２８，５／２９，５／３０，５／３１４／１０，４／２３，４／２４，４／２５，４／２６，４／２７，４／２８，４／２９，４／３０，５／１，５／２，５／３，５／４，５／５，５／６，５／７，５／８，５／９，４５／１０，５／１１，５／１２，５／１３，５／１４，５／１５，５／１６，５／１７，５／１８，５／１９，５／２０４．３不同优化方案分析方案一：不考虑集团之间的利益关系。取ｌ＝２３４＝６＝１，５＝０，优化后可得分布式电源每表５分布式电源的优化方案Ｔａｂｌｅ５Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ表６各项子目标的计算值Ｔａｂｌｅ６Ｃａｌｃｕｌａｔｅｄｖａｌｕｅｏｆｅａｃｈｓｕｂｇｏａｌｓ目标函数计算值／万元降损延迟线路升级环保节燃分布式电源的投资与维护分布式电源的最大净收益２．８３１．９５９．５４５－３６１７．２５２．４３容易看出，在接入容量上ＭＴ和ＷＧ之间的差距并不十分明显，这说明环境成本和燃料费用在很大程度上淡化了ＭＴ的经济优势，而ＰＶ和ＦＣ由于装机成本较高，短时间内还难以得到广泛应用。另外，由于不考虑集团之间的利益关系，火力发电污染物的减排收益以及燃料消耗的缩减收益均属于分布式电源所带来的收益，这些收益构成了分布式电源经济效益的主体，从而使分布式电源盈利成为可能。可见，不考虑集团之间的利益关系时，分布式电源的经济效益得到了更为客观的体现。方案二：仅考虑分布式电源所有者的利益。设分布式电源归供电公司所有，根据供电公司的利益，可令１＝２３４５６＝１，优化后可得供电公司每年的最大净收益。表７为优化后分布式电源的位置、容量和类型信息，各项子目标的计算值如表８所示。与方案１相比，分布式电源总的接入容量略有减少而ＭＴ的接入容量略有增加，这主要是因为ＭＴ的排污罚款远低于污染物的环境价值成本。此外，如果没有国家补贴，供电公司将出现亏损。这说明仅考虑分布式电源所有者的利益时，分布式电源的经济效益未能很好地体现出来，这也是分布式电源难以普及的原因之一。３４９６８Ｏ２９８９３２９１４０８３鲫鲫鲫鲫鲫鲫删鲫。电力系统保护与控制表７分布式电源的优化结果Ｔａｂｌｅ７Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ表８各项子目标的计算值Ｔａｂｌｅ８Ｃａｌｃｕｌａｔｅｄｖａｌｕｅｏｆｅａｃｈｓｕｂｇｏａｌｓ目标函数计算值／万元降损延迟线路升级环保节燃售电与补贴分布式电源的投资与维护供电公司的最大净收益此外，通过对比分析可以证明，时序特性和环境效益会对分布式电源的规划结果产生较大影响，准确衡量二者的影响作用有助于提高模型的计算精度，客观上能够使规划结果更加贴近实际。４．４算法的收敛性分析图５为本文算法求解方案一的过程，它反映了解的变化情况。由该图可知，遗传到８０代左右时，计算结果稳定下来，显示了该算法良好的收敛性。遗传代数图５解的变化情况Ｆｉｇ．５Ｓｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓｗｉｔｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ５结论本文基于负荷及分布式电源出力的时序特性提出了一种多类型分布式电源规划方法。该方法详细分析了并网分布式电源所带来的净收益项目与净投资项目，不仅适用于客观地衡量分布式电源的经济效益而且能够使不同的集团根据自身利益对分布式电源的规划方案进行决策。算例结果表明，该方法是可行的、有效的，能够为分布式发电的规划设计提供重要的参考依据。不考虑集团之间的利益关系时，分布式电源的经济效益能够得到最为客观的体现，此时分布式电源处于盈利状态；仅考虑分布式电源所有者的利益时，分布式电源的经济效益大部分被掩盖，分布式电源的所有者只能通过获取国家补贴来维持盈利状态。当前形势下，并网分布式电源所带来的净收益并不十分乐观，然而随着分布式电源成本的降低以及常规能源价格的攀升，分布式发电的经济效益将会越来越显著。参考文献［１］ＰＡＲＫＥＲＰＩｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃｕｔｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ［Ｒ］．Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，ＥＰＲＩＰＥＡＣＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，２００１．［２］钱科军。袁越，石晓丹，等．分布式发电的环境效益分析【Ｊ］．中国电机工程学报，２００８，２８（２９）：１１－ｌ５．ＱＩＡＮＫｅｊｕｎ，ＹＵＡＮＹｕｅ，ＳＨＩＸｉａｏｄａｎ，ｅｔａ１．Ｅｎｖｋｏｎｍｅｎｔａｌｂｅｎｅｆｉｔｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００８，２８（２９）：１１－１５．［３３ＴＲＡＮＫ，ＶＡＺＩＲＩＭ．Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｄｉｓｐｅｒｓｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ（ＤＧ）ｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］／／ＩＥＥＥＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｃｉｅｔｙＧｅｎｅｒａｌＭｅｅｔｉｎｇ，ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏ，ＵＳＡ，２００５．［４］ＣＨＩＲＡＤＥＪＡＥＲＡＭＡＫＵＭＡＲＲ．Ａｎａｐｐｒｏａｃｈｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｂｅｎｅｆｉｔｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，２００４，１９（４）：７６４．７７３．［５］王旭强，刘广一，曾沅，等．分布式电源接入下配电网电压无功控制效果分析［Ｊ１．电力系统保护与控制，—２０１４，４２（１）：４７５３．ＷＡＮＧＸｕｑｉａｎｇ，ＬＩＵＧｕａｎｇｙｉ，ＺＥＮＧＹｕａｎ，ｅｔａ１．ＡｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆＶｏｌｔ／Ｖａｒｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍ—ＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１４，４２（１）：４７５３．［６］董英瑞，杨金明，胡海平．分布式风光互补发电系统—协调控制的研究［Ｊ］．电测与仪表，２０１２，４９（５５４）：４８５１．ＤＯＮＧＹｉｎｇｒｕｉ，ＹＡＮＧＪｉｎｍｉｎｇ，ＨＵＨａｉｐｉｎｇ．Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ—ｃｏｎｔｒｏｌｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｗｉｎｄｓｏｌａｒｈｙｂｒｉｄｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ２０１２．４９（５５４）：４８－５１．［７］宋旭日，叶林．风／光／柴多能互补发电系统优化配置研—究【Ｊ１．电网与清洁能源，２０１１，２７（５）：６６７２．铝栅傩Ｌ１马麟，等考虑时序特性和环境效益的多目标多类型分布式电源规划一３９－ＳＯＮＧＸｕｒｉ，ＹＥＬｉｎ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｆｌｇｕｒ￣ｉｏｎｏｆｗｉｎｄ／ｓｏｌａｒ／ｄｉｅｓｅｌｈｙｂｒｉｄｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．—ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｌｅａｎＥｎｅｒｇｙ，２０１１，２７（５）：６６７２．［８］付丽伟，王守相，张永武，等．多类型分布式电源在配—电网中的优化配置【Ｊ］＿电网技术，２０１２，３６（１）：７９８４．ＦＵＬｉｗｅｉ，ＷＡＮＧＳｈｏｕｘｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧＹｏｎｇｗｕ，ｅｔａ１．—Ｏｐｔｉｍａｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｆｉｇｕｒ￣ｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｔｙｐｅｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｏｒｓｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，３６（１）：７９－８４．［９］杨琦，马世英，宋云亭．分布式电源规划方案综合评—判方法［电网技术，２０１２，３６（２）：２１２２１７．ＹＡＮＧＱｉ，ＭＡＳｈｉｙｉｎｇ，ＳＯＮＧＹｕｎｔｉｎｇ．Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｓｃｈｅｍｅ［Ｊ］．—ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，３６（２）：２１２２１７．［１Ｏ］张奇，王官庆，翟慧娟．我国分布式电源的发展及综合效益指标体系分析【ＪＪ．华东电力，２０１２，４０（７）：—１２４８１２５１．ＺＨＡＧＮＱｉ，ＷＡＮＧＧｕａｎｑｉｎｇ，ＺＨＡＩＨｕｉｊｕａｎ．ＩｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｂｅｎｅｆｉｔｓｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＥａｓｔＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃ—Ｐｏｗｅｒ，２０１２，４０（７）：１２４８１２５１．［１１］胡骅，吴汕，夏翔，等．考虑电压调整约束的多个分布式电源准入功率计算ｆＪ１．中国电机工程学报，２００６，２６（１９）：１３－１９．ＨＵＨｕａ，ＷＵＳｈａｎ，ＸＩＡＸｉａｎｇ，ｅｔａ１．Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎｌｅｖｅｌｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｏｒｓｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｖｏｌｔａｇｅｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００６，２６（１９）：１３－１９．［１２］陆华，周浩．发电厂的环境成本分析［ＪＪ．环境保护，２００４，３７（４）：５１－５４．ＬＵＨｕａ，ＺＨＯＵＨａｏ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｓｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｏｗｅｒｐｌａｎｔｓ［Ｊ］．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，２００４，３７（４）：５１．５４．［１３］ＣＥＬＬＩＧＧＨＩＡＮＩＥ，ＭＯＣＣＩＳ，ｅｔａ１．Ａｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｓｉｚｉｎｇａｎｄｓｉｔｔｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００５，２０（２）：７５０－７５７．［１４］李亮，唐巍，白牧可，等．考虑时序特性的多目标分布式电源选址定容规Ｊ￣ＪＪ［Ｊ］．电力系统自动化，２０１３，３７（３）：５８．６３．—ＬＩＬｉａｎｇ，ＴＡＮＧＷｅｉ，ＢＡＩＭｕｋｅ，ｅｔａ１．Ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｏｃａｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｏｒｓｂａｓｅｄｏｎ—ｔｉｍｅｓｅｑｕｅｎｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃ—ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２０１３，３７（３）：５８６３．［１５］郑漳华，艾芊，顾承红，等．考虑环境因素的分布式发电多目标优化配置［ＪＪ．中国电机工程学报，２００９，—２９（１３）：２３２８．ＺＨＥＮＧＺｈａｎｇｈｕａ，ＡＩＱｉａｎ，ＧＵＣｈｅｎｇｈｏｎｇ，ｅｔａ１．Ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００９，２９（１３）：２３－２８．［１６］徐迅，陈楷，龙禹，等．考虑环境成本和时序特性的微网多类型分布式电源选址定容规划【ＪＪ．电网技术，２０１３，３７（４）：９１４．９２１．ＸＵＸｕｎ，ＣＨＥＮＫａｉ，ＬＯＮＧＹｕ，ｅｔａ１．Ｏｐｔｉｍａｌｓｉｔｅ—ｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｃａｐａｃｉｔｙｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｔｙｐｅｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｍｉｃｒｏｇｆｉｄｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｃｏｓｔａｎｄｔｉｍｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，—２０１３，３７（４）：９１４９２１．—［１７］王新，孟玲玲．基于ＥＥＭＤＬＳＳＶＭ的超短期负荷预测［ＪＪ＿电力系统保护与控制，２０１５，４３（１）：６１－６６．—ＷＡＮＧＸｉｎ，ＭＥＮＧＬｉｎｇｌｉｎｇ．Ｕｌｔｒａ・ｓｈｏｒｔｔｅｒｍｌｏａｄ—ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＥＥＭＤＬＳＳＶＭ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１５，４３（１）：６１－６６．［１８］马哲，舒勤．基于ＥＳＰＲＩＴ分解算法的短期电力负荷预—测【ＪＪ．电力系统保护与控制，２０１５，４３（７）：９０９６．ＭＡＺｈｅ．ＳＨＵＱｉｎ．ＳｈｏｒｔｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＥＳＰＲＩＴｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ—ａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１５，４３（７）：９０９６．［１９］林辉，刘晶，郝志峰，等．基于相似日负荷修正的节假日短期负荷预测［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（７）：４７．５１．—Ｌ１ＮＨｕｉ，ＬＩＵＪｉｎｇ，ＨＡＯＺｈｉｆｅｎｇ，ｅｔａ１．Ｓｈｏｒｔｔｅｒｍｌｏａｄ’ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｆｏｒｈｏｌｉｄａｙｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｄａｙｓｌｏａｄｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，—２０１０，３８（７）：４７５１．［２０］崔和瑞，彭旭．基于ＡＲＩＭＡＸ模型的夏季短期电力负荷预测［ＪＪ．电力系统保护与控制，２０１５，４３（４）：１０８．１１４．—ＣＵＩＨｅｍｉ，ＰＥＮＧＸｕ．ＳｕｍｍｅｒｓｈｏｒｔｔｅｒｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＡＲＩＭＡＸｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ—ａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１５，４３（４）：１０８１１４．［２１］唐亮．分布式电源的分类及对配电网的影响［Ｄ］．合肥：合肥工业大学．２００７．ＴＡＮＧＬｉａｎｇ．ＴｈｅｃｌａｓｓｏｆＤＧａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｎｅｔｗｏｒｋ［Ｄ］．Ｈｅｆｅｉ：ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００７．［２２］随新鲜．计及分布式电源的配电网的可靠性及其经济．４０．．电力系统保护与控制性研究【Ｄ】．成都：西南交通大学，２０１０．ＳＵＩＸｉｎｘｉａｎ．ＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｉｔｓｅｃｏｎｏｍｉｃｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇＤＧ［Ｄ］．Ｃｈｅｎｇｄｕ：ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１０．［２３］张粒子，舒隽，林宪枢，等．基于遗传算法的无功规划优化［Ｊ］．中国电机工程学报，２０００，２０（６）：５－８．ＺＨＡＮＧＬｉｚｉ，ＳＨＵＪｕｎ，Ｌ１ＮＸｉａｎｓｈｕ，ｅｔａ１．Ｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｐｌａｎｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２０００，２０（６）：５－８．［２４］张李盈，范明天．配电网综合规划模型与算法的研究—【ＪＪ．中国电机工程学报，２００４，２４（６）：５９６４．ＺＨＡＮＧＬｉｙｉｎｇ，ＦＡＮＭｉｎｇｔｉａｎ．Ａｎｅｗｍｏｄｅｌａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００４，２４（６）：５９－６４．［２５］丁明，吴义纯．基于改进遗传算法的风力一柴油联合发电系统扩展规划【Ｊ１中国电机工程学报，２００６，２６（８）：２３．２７．—Ｄ１ＮＧＭｉｎｇ，ＷＵＹｉｃｈｕｎ．Ｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｗｉｎｄｄｉｅｓｅｌｅｎｅｒｇｙｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．—ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００６，２６（８）：２３２７．收稿日期：２０１５－１Ｏ－１５；—修回日期：２０１６－０４１１作者简介：马麟（１９７９一），男，博士，高级工程师，研究方向为—智能配电网规划与设计；Ｅｍａｉｌ：ｌｍａ１２６＠１２６．ｃｏｍ刘建鹏（１９８８一），男，通信作者，硕士，３－程师，研究—方向为电力系统运行与控制、新能源发电技术。Ｅｍａｉｌ：Ｕｐ５３６０＠１２６．ｃｏｒｎ（编辑周金梅）电力电子技术专辑征文通知近年来，电力电子技术在电力系统中的应用越来越广，已涉及电力系统的各个方面，包括发电系统、输配电系统、储能系统等等。为了推动电力电子技术在电力系统的发展，加强专家学者的深“”入交流，促进先进科研成果的传播，我刊特推出电力电子技术专辑，拟在电力系统保护与控制杂志２０１７年２月发表。欢迎国内外相关领域的专家学者踊跃投稿！一、征稿范围１）高压直流输电技术２）柔性交流输电技术３）新能源发电技术４）电能质量治理技术５）电源与储能技术６）电力系统节能环保技术７）其他相关技术二、投稿要求１）论丈应重点突出，结构合理，字数以６０００字左右为宜（包括图表）。２）论文能充分反映电力电子技术近年的发展趋势，有自己的理论创新或实际应用分析，论点、论据及结论清晰明确。３）论文须未在国内外公开发行的期刊上发表过。４）投稿请用ｗｌｏｒｄ排版，论文格式、摘要、作者信息等与电力系统保护与控制》保持一致。“”“”５）投稿请注明电力电子技术专辑，论文题目格式：专题投稿＋论文题目，投稿后来电确认。６１投稿网址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｌｂｈ．ｎｅｔ三、征稿时间征稿截止日期：２０１６年１１月３０日